SQL中的GROUP BY有什么作用？分组数据的实用指南

GROUP BY是SQL中用于数据分组的核心工具，它根据指定列将数据划分为逻辑组，再结合聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）对每组进行计算，从而提炼出汇总信息。其基本语法为“SELECT 列, 聚合函数 FROM 表 GROUP BY 列”，且SELECT中非聚合列必须出现在GROUP BY中。例如统计每个客户的总消费：SELECT customer_id, SUM(amount) FROM orders GROUP BY customer_id。聚合函数使数据分析更高效，可统计数量、总和、平均值等。WHERE用于分组前过滤原始行，而HAVING用于分组后基于聚合结果过滤，执行顺序为FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY。性能优化方面，建议在GROUP BY列上创建索引以加速分组，避免使用多余列减少计算开销，优先用WHERE提前过滤数据以缩小处理规模，必要时可通过ORDER BY NULL避免额外排序。复杂场景下可使用CTE或子查询提升可读性与执行效率，同时ROLLUP、CUBE和GROUPING SETS支持多维汇总，但需注意性能权衡。合理运用这些策略，能显著提升GROUP BY查询效率。

SQL中的

GROUP BY

解决方案

GROUP BY

一旦这些组建立起来，你就可以在

SELECT

SUM()

COUNT()

AVG()

MIN()

MAX()

一个基本的

GROUP BY

SELECT
    列1,
    聚合函数(列2)
FROM
    你的表
GROUP BY
    列1;

这里需要注意一个非常关键的规则：在

SELECT

GROUP BY

举个实际的例子，假设我们有一个

orders

如果我们想统计每个客户的总消费金额：

SELECT
    customer_id,
    SUM(amount) AS total_spent
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id;

结果就会是：

你看，

GROUP BY

如何结合聚合函数使用 GROUP BY 进行数据分析？

GROUP BY

我们常用的聚合函数有：

阿里云-虚拟数字人

阿里云-虚拟数字人是什么？ ...

2

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• COUNT()

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  : 统计组内元素的数量。比如，我想知道每个部门有多少员工。

  SELECT department, COUNT(employee_id) AS num_employees
  FROM employees
  GROUP BY department;

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• SUM()

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  : 计算组内某个数值列的总和。比如，我想知道每个地区的总销售额。

  SELECT region, SUM(sales_amount) AS total_sales
  FROM sales
  GROUP BY region;

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• AVG()

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  : 计算组内某个数值列的平均值。比如，我想知道每个产品线的平均订单价值。

  SELECT product_line, AVG(order_value) AS average_order_value
  FROM orders
  GROUP BY product_line;

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• MIN()

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  /

  MAX()

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  : 找出组内某个列的最小值或最大值。比如，我想知道每个供应商提供的最低和最高价格。

  SELECT supplier_name, MIN(price) AS min_price, MAX(price) AS max_price
  FROM products
  GROUP BY supplier_name;

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这些函数可以单独使用，也可以组合使用。比如，你可能想知道每个客户的订单数量、总消费金额以及平均每笔订单的价值。

SELECT
    customer_id,
    COUNT(order_id) AS total_orders,
    SUM(amount) AS total_spent,
    AVG(amount) AS average_order_value
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id;

通过这样的组合，我们能从一个客户的视角，快速了解他们的购买行为概况。这种能力在业务决策、市场分析中是极其宝贵的，它把原始的交易记录转化成了可以直接指导行动的洞察。

GROUP BY 与 HAVING 有何不同，以及何时应该使用它们？

这是一个非常常见且关键的知识点，很多初学者都会在这里犯迷糊。简单来说，

WHERE

HAVING

• WHERE

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  子句： 它的作用是过滤原始行。也就是说，在数据被

  GROUP BY

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  分组之前，

  WHERE

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  就已经把不符合条件的行剔除掉了。

  WHERE

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  不能直接引用聚合函数的结果，因为它在聚合发生之前就执行了。

• HAVING

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  子句： 它的作用是过滤分组后的结果。这意味着，数据先经过

  WHERE

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  过滤，然后被

  GROUP BY

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  分组，最后

  HAVING

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  再对这些已经形成的分组进行过滤。

  HAVING

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  可以而且通常会引用聚合函数的结果。

我们可以这样理解它们的执行顺序：

1. FROM

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   /

   JOIN

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   ：确定数据来源。

2. WHERE

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   ：过滤原始行。

3. GROUP BY

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   ：对过滤后的行进行分组。

4. HAVING

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   ：过滤分组后的结果。

5. SELECT

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   ：选择要显示的列和聚合结果。

6. ORDER BY

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   ：对最终结果进行排序。

何时使用

WHERE

WHERE

SELECT
    product_name,
    SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM
    sales
WHERE
    sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' -- 在分组前，先过滤掉非2023年的销售记录
GROUP BY
    product_name;

何时使用

HAVING

HAVING

SELECT
    region,
    SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM
    sales
GROUP BY
    region
HAVING
    SUM(sales_amount) > 10000; -- 在分组后，过滤掉总销售额不足10000的地区

你也可以同时使用

WHERE

HAVING

SELECT
    region,
    SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM
    sales
WHERE
    sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY
    region
HAVING
    SUM(sales_amount) > 10000;

记住这个关键区别，能帮助你写出更精确、更高效的SQL查询。

使用 GROUP BY 时常见的性能考量和优化策略？

GROUP BY

1. 索引的魔力： 这是最直接也最有效的优化手段之一。如果你经常根据某个或某几个列进行

   GROUP BY

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   操作，那么在这些列上创建索引会大大加速查询。数据库在分组时，通常需要对数据进行排序或哈希操作，而索引能让这些操作变得更快，因为它提供了一种预先排序或快速查找数据的方式。举个例子，如果你的查询经常

   GROUP BY customer_id

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   ，那么在

   customer_id

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   列上建立索引是明智之举。

2. 避免在

   GROUP BY

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   中使用不必要的列：

   GROUP BY

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   的列越多，数据库需要处理和比较的数据就越复杂，这会直接增加分组的开销。所以，只把你真正需要用来定义组的列放到

   GROUP BY

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   子句中。如果你只是为了在

   SELECT

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   中显示某个列，但它并不是分组的依据，那么它就不应该出现在

   GROUP BY

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   中（当然，这会引发SQL规则错误，除非它被包含在聚合函数里）。

3. 先过滤，后分组： 这是个非常实用的策略。如果你的数据集很大，并且你只需要对其中一部分数据进行分组，那么务必先用

   WHERE

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   子句尽可能地过滤掉无关的行。减少了需要处理的行数，

   GROUP BY

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   的负担自然就轻了。这就像你在整理一堆文件前，先把不相干的文件扔掉一样，效率会高很多。

   -- 效率可能更高，因为先减少了需要分组的数据量
   SELECT region, SUM(sales_amount)
   FROM sales
   WHERE sale_date >= '2023-01-01'
   GROUP BY region;
   
   -- 效率可能较低，如果where条件放在having里，或者没有where过滤
   -- (当然这里WHERE和HAVING的语义不同，但强调的是WHERE先过滤的重要性)

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4. 关注

   GROUP BY

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   内部的排序： 很多数据库在执行

   GROUP BY

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   时，为了将相同的行聚集在一起，可能会在内部进行一个隐式的排序操作。这个排序操作在数据量大的时候是很耗资源的。有些数据库允许你通过

   ORDER BY NULL

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   来告诉优化器不需要对最终结果进行排序（如果你不需要排序的话），从而避免不必要的排序开销。不过，这取决于具体的数据库系统和版本，并非所有情况都适用。

5. 考虑使用 CTE (Common Table Expressions) 或子查询： 对于非常复杂的查询，如果其中包含了多个

   GROUP BY

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   或者需要分步聚合，使用CTE或者子查询可以帮助你将大问题分解成小问题，提高查询的可读性和有时甚至能提升性能，因为数据库优化器可能能更好地理解和优化这些分步的操作。

6. ROLLUP

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   ,

   CUBE

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   , 和

   GROUPING SETS

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   ： 这些是

   GROUP BY

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   的扩展功能，它们允许你一次性生成多个维度的聚合报告，而不需要写多个独立的

   GROUP BY

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   查询。

   • ROLLUP

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     ：生成分组的层次结构总计（例如，按年、月、日逐级汇总）。

   • CUBE

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     ：生成所有可能维度的组合总计。

   • GROUPING SETS

     登录后复制
     ：允许你指定多个独立的

     GROUP BY

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     条件，然后将它们的结果合并。 虽然它们非常方便，但也要注意，它们会增加计算的复杂性，所以在使用时要权衡其带来的便利性和潜在的性能开销。

总的来说，优化

GROUP BY

以上就是SQL中的GROUP BY有什么作用？分组数据的实用指南的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！